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基于附加虚拟质量和声发射的管道损伤识别

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第8-15页
    1.1 课题的研究背景第8页
    1.2 管道结构健康监测概述第8-13页
        1.2.1 管道结构常用的无损检测方法第9-11页
        1.2.2 基于结构振动特性的损伤识别方法第11-13页
    1.3 基于局部动态信息的损伤识别方法概述第13-14页
    1.4 本文的主要研究内容第14-15页
2 附加虚拟质量的损伤识别方法第15-22页
    2.1 引言第15页
    2.2 虚拟变形法与附加虚拟构造第15-16页
    2.3 附加虚拟质量第16-19页
        2.3.1 基本理论公式推导第16-18页
        2.3.2 附加虚拟质量公式第18-19页
    2.4 基于灵敏度的损伤识别第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 管道结构损伤识别的数值模拟第22-39页
    3.1 引言第22页
    3.2 有限元建模第22-23页
    3.3 附加虚拟质量的灵敏度分析第23-25页
    3.4 激励和频率响应第25-29页
        3.4.1 原始模型频率响应第26-27页
        3.4.2 附加虚拟质量后的频率响应第27-29页
    3.5 基于灵敏度优化的损伤识别第29-32页
    3.6 细划子结构进行损伤识别第32-37页
        3.6.1 附加虚拟质量的灵敏度分析第33-34页
        3.6.2 附加虚拟质量后的频率响应第34-35页
        3.6.3 损伤工况与频率响应第35-36页
        3.6.4 基于灵敏度优化的损伤识别第36-37页
    3.7 本章小结第37-39页
4 管道损伤识别试验第39-53页
    4.1 引言第39页
    4.2 试验模型、设备与试验过程第39-44页
        4.2.1 管道试验模型第39-40页
        4.2.2 试验激励与采集设备第40-42页
        4.2.3 试验过程与测试响应第42-44页
    4.3 损伤程度识别试验第44-48页
        4.3.1 管道单损伤工况第45-46页
        4.3.2 损伤识别第46-48页
    4.4 多损伤识别试验第48-51页
        4.4.1 损伤工况第48-49页
        4.4.2 损伤识别第49-51页
    4.5 本章小结第51-53页
5 基于支持向量机的管道泄漏检测研究第53-74页
    5.1 声发射技术概述第53-56页
        5.1.1 声发射信号分析第54页
        5.1.2 声发射信号的特征参数第54-56页
    5.2 支持向量机第56-59页
        5.2.1 最优超平面第56-57页
        5.2.2 核函数的选取第57-58页
        5.2.3 VC理论与结构风险最小化第58-59页
    5.3 管道泄漏检测实验研究第59-64页
        5.3.1 实验方案第59-62页
        5.3.2 基于SVM的实验流程第62-63页
        5.3.3 泄漏检测实验第63-64页
    5.4 实验结果与分析第64-73页
    5.5 本章小结第73-74页
6 基于小波分解和EMD的管道泄漏声发射源定位第74-99页
    6.1 引言第74页
    6.2 泄漏定位原理第74-76页
    6.3 分析方法第76-80页
        6.3.1 基于互相关分析法的时延估计第76-77页
        6.3.2 小波分解与阈值去噪第77-79页
        6.3.3 经验模态分解(EMD)第79-80页
    6.4 实验过程与结果分析第80-88页
        6.4.1 不同管道压力下AE信号特性分析第80-83页
        6.4.2 压力变化对声发射特征参数的影响第83-85页
        6.4.3 断铅实验实测波速第85-88页
    6.5 泄漏声发射源定位研究第88-97页
        6.5.1 小波分解去噪第88-92页
        6.5.2 声发射信号的EMD分解第92-97页
    6.6 本章小结第97-99页
结论第99-100页
参考文献第100-105页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第105-106页
致谢第106-108页

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